import pandas as pd

# 数据结构series
# pandas.Series( data, index, dtype, name, copy)
# 参数说明：
#
# data：一组数据(ndarray 类型)。
#
# index：数据索引标签，如果不指定，默认从 0 开始。
#
# dtype：数据类型，默认会自己判断。
#
# name：设置名称。
#
# copy：拷贝数据，默认为 False。
# 数组
print("------------series")
data = [1, 2, 3]
result = pd.Series(data=data, index=[1, 2, 3], name="第一个数组列表")
print(result, "\n")
# 对象
data = {1: "Google", 2: "Runoob", 3: "Wiki"}
result = pd.Series(data=data, index=[1, 2, 3], name="第一个对象列表")
print(result, "\n")
result = pd.Series(data=data, index=[1, 2], name="第二个对象列表")
print(result, "\n")

print("------------dataframe")

# 数据结构 dataframe
data = {
  'sites': ["Google", "Runoob", "Wiki"],
  'number': [1, 2, 3]
}
result = pd.DataFrame(data)
print(result, "第一个二维列表")

data = [
    ['google', 1],
    ['baidu', 2],
    ['tencent', 3],
]
result = pd.DataFrame(data)
print(result, "第二个二维列表")

data = [
    {'a': 1, 'b': 2},
    {'a': 5, 'b': 10, 'c': 20}
]
result = pd.DataFrame(data)
print(result, "第三个二维列表")


# 读取csv文件中数据
df = pd.read_csv("nba.csv")
print(df)

# 将数据写入csv
# 三个字段 name, site, age
nme = ["Google", "Runoob", "Taobao", "Wiki"]
st = ["www.google.com", "www.runoob.com", "www.taobao.com", "www.wikipedia.org"]
ag = [90, 40, 80, 98]
# 字典
dict = {'name': nme, 'site': st, 'age': ag}
df = pd.DataFrame(dict)
df.to_csv("site.csv")

# 数据处理
# head()
# head( n ) 方法用于读取前面的 n 行，如果不填参数 n ，默认返回 5 行。
df = pd.read_csv("nba.csv")
print(df.head())
# tail()
# tail( n ) 方法用于读取尾部的 n 行，如果不填参数 n ，默认返回 5 行，空行各个字段的值返回 NaN。
print(df.tail())
# info()
# info() 方法返回表格的一些基本信息：
print(df.info())